解释代码并给出需要导入库包colname = spam.columns.values[:-1] plt.figure(figsize=(20, 14)) for ii in range(len(colname)): plt.subplot(7, 9, ii+1) sns.boxplot(x=y_train, y=X_train[:,ii]) plt.title(colname[ii]) plt.subplots_adjust(hspace=0.4) plt.show()

这段代码主要用于绘制特征变量与目标变量之间的箱线图。下面是对代码的解释：

1. `colname = spam.columns.values[:-1]`：这行代码将spam数据集的列名提取出来，并存储在colname变量中。`spam.columns.values`返回一个包含列名的数组，`[:-1]`则是为了去除最后一列，因为最后一列是目标变量。

2. `plt.figure(figsize=(20, 14))`：这行代码创建一个新的图形窗口，并设置其大小为20x14英寸。

3. `for ii in range(len(colname)):`：这行代码开始一个循环，迭代colname中的每个列名。

4. `plt.subplot(7, 9, ii+1)`：这行代码创建一个子图，并将其放置在7行9列的网格中的第(ii+1)个位置。这样就创建了一个总共63个子图的网格布局。

5. `sns.boxplot(x=y_train, y=X_train[:,ii])`：这行代码绘制箱线图。箱线图通过y轴上的特征变量(X_train[:,ii])和x轴上的目标变量(y_train)来展示它们之间的关系。

6. `plt.title(colname[ii])`：这行代码设置子图的标题为对应特征变量的列名。

7. `plt.subplots_adjust(hspace=0.4)`：这行代码调整子图之间的垂直间距。

8. `plt.show()`：这行代码显示绘制的图形。

需要导入的库包是：
- `import matplotlib.pyplot as plt`：用于绘制图形。
- `import seaborn as sns`：用于绘制箱线图。